## Analisis Sentimen Terhadap Rencana Penerapan E-Voting Pada Pemilu di Indonesia
Muhammad Rizky Adipratama #1 Novi Safriadi #2
# Program Studi Informatika Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof.Dr.H.Hadari Nawawi, Pontianak
1 muhrizkyadi@student.untan.ac.id
2 safriadi@informatics.untan.ac.id
Abstrak—  Penelitian  ini  membahas  tentang  analisis  sentimen masyarakat  terhadap  e-voting  pada  pemilihan  umum.  Pada sosial  media,  terutama  Twitter,  masyarakat  menyerukan pendapat  mereka  mengenai  penerapan  e-voting di  Indonesia.  E- voting  adalah  teknologi  yang  memungkinkan  pengguna  bisa memberikan  suara dan menghitung  suara  dimana  saja.  Melihat potensi  ini,  beberapa  wilayah  di  Indonesia  pelan  pelan menerapkan  E-voting,  dan  masyarakat  mulai  memberikan pendapat  mereka.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melihat  pendapat  masyarakat  mengenai  E-Voting  apakah  cocok diterapkan  secara  penuh  di  Indonesia  atau  tidak.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  klasifikasi, yaitu  algoritma  naive  bayes  dan  neural  network.  Pengujian dilakukan terhadap data set yang telah dikumpulkan dan dilatih dengan  algoritma  naive  bayes  dan  neural  network.  Berdasarkan pada  hasil  pengujian  confusion  matrix,  sentimen  masyarakat terhadap  penerapan  E-Voting  di  Indonesia  dengan  algoritma naive  bayes  memperoleh  sentimen  positif  87.1%,  netral  49.1%, dan negatif 61.9%. Sedangkan dengan algoritma  neural network memperoleh  sentimen  positif  67.8%,  netral  64.9%,  dan  negatif 74.1%.
Kata kunci — analisis sentimen, naive bayes, neural network, e- voting, Indonesia

## I. P ENDAHULUAN
Pemilihan  umum  (Pemilu)  merupakan  salah  satu  proses demokratis yang paling penting dalam menentukan perwakilan  rakyat  serta  arah  kebijakan  suatu  negara.  Di Indonesia,  proses  pemilihan  umum  telah  menjadi  bagian integral  dari  sistem  politik  yang  demokratis,  memungkinkan warga  negara  untuk  berpartisipasi  dalam  menentukan  masa depan negara mereka.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi  (TIK),  terdapat  dorongan  untuk  menerapkan inovasi  dalam  proses  pemilihan  umum.  Salah  satu  inovasi yang  mendapatkan  perhatian  adalah  penggunaan  sistem elektronik  dalam  pemungutan  suara,  yang  dikenal  sebagai  e- Voting.  E-Voting  menjanjikan  berbagai  potensi  keuntungan, seperti  peningkatan  efisiensi,  kecepatan,  dan  akurasi  dalam menghitung suara, serta meminimalkan risiko kecurangan dan manipulasi pemilihan.
Namun,  wacana  penerapan  e-Voting  dalam  konteks pemilihan  umum  Indonesia  juga  menimbulkan  berbagai pertanyaan  dan  kekhawatiran.  Berbagai  pihak  memiliki pandangan yang beragam terkait dengan keamanan teknologi, ketersediaan infrastruktur yang memadai, kepercayaan publik, serta  potensi  risiko  manipulasi  dan  kecurangan  dalam  proses e-Voting.
Oleh karena itu, penting untuk melihat bagaimana persepsi dan sentimen masyarakat Indonesia terkait rencana penerapan e-Voting  pada  pemilihan  umum.  Analisis  sentimen  menjadi pendekatan  yang  relevan  untuk  memahami  pandangan, kekhawatiran,  dan  harapan  masyarakat  terhadap  inovasi  ini. Dengan  memahami  secara  mendalam  sentimen  publik,  pihak terkait,  termasuk  pemerintah,  lembaga  pemilihan,  dan masyarakat  sipil,  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik dalam merancang dan mengimplementasikan sistem e-Voting yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan masyarakat.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  analisis  sentimen  terhadap rencana  penerapan  e-Voting  pada  pemilihan  umum  di Indonesia menjadi relevan dan penting untuk dilakukan. Studi ini tidak hanya akan memberikan wawasan tentang pandangan publik  terhadap  e-Voting,  tetapi  juga  dapat  memberikan masukan  berharga  bagi  pembuat  kebijakan  dalam  merancang sistem  pemilihan  umum  yang  lebih  inklusif,  transparan,  dan dapat  dipercaya  bagi  semua  pemangku  kepentingan. Penelitian  ini  dilakukan  dalam  rangka  melihat  tingkat kepercayaan  masyarakat  terhadap  penggunaan e-voting di Indonesia.  Dalam  melakukan  penelitian  ini,  digunakan berbagai  program  dan website seperti Twitter dalam  kegiatan data  mining [1] , program Orange ,  dan  algoritma  klasifikasi sentimen [2]. Algoritma klasifikasi yang dipakai adalah Naïve Bayes dan Neural Network, karena merupakan algoritma yang memiliki  akurasi  tinggi  dalam  melakukan  sentimen  analisis text [3]. Penggunaan algoritma sudah tertanam pada program Orange, maka  yang  hanya  dibutuhkan  adalah  dengan mengambil  data  dari  sosial  media,  yaitu Twitter [4] , karena focus  website  yang  menggunakan  text  daripada  gambar.  Dan tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  pendapat masyarakat pada sosial media terutama Twitter, karena banyak konsep  dan  potensi  perkembangan  dalam  penerapan  e-voting di Indonesia [5].
Pemanfaatan  platform  media  sosial  sebagai  alat  untuk mengukur  sentimen  publik  dan  memprediksi  hasil  pemilihan umum  maupun  penggunaan  e-voting  telah  mendapatkan perhatian  yang  signifikan  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Dalam konteks lanskap politik Indonesia, beberapa studi telah mengeksplorasi potensinya. Kristiyanti dan Umam melakukan studi  yang  mendalam  dengan  fokus  pada  prediksi  hasil pemilihan  presiden  Indonesia  periode  2019-2024  melalui analisis  sentimen  Twitter.  Para  penulis  menyoroti  kelanjutan metode e-voting dari pemilihan sebelumnya pada tahun 2014, menekankan  pentingnya  memahami  sentimen  publik  di platform media sosial dalam membentuk dinamika pemilihan. Dengan  menganalisis  cuitan  yang  berkaitan  dengan  kandidat presiden  dan  wakil  presiden,  studi  tersebut  bertujuan  untuk mengungkap  tren  dan  pola  yang  dapat  memberikan  wawasan tentang preferensi pemilih.[6]
Dalam  konteks  yang  sama,  Juanita  meneliti  analisis sentimen  mengenai  persepsi  publik  terkait  pemilihan  tahun 2019  di  Twitter  menggunakan  klasifikasi  Naive  Bayes. Melalui  penerapan  leksikon  NRC,  studi  tersebut  menilai sentimen terhadap kandidat, terutama berfokus pada Prabowo Subianto.  Dengan  mengkaji  tren  sentimen  dan  menerapkan teknik  analisis  yang  canggih,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  dinamika sentimen publik dan implikasinya terhadap hasil pemilihan.[7]
Selain  itu,  Perdana  dkk.  turut  berkontribusi  dalam  wacana tersebut dengan melakukan analisis sentimen di Twitter terkait isu  penundaan  pemilihan  menggunakan  klasifikasi  Naive Bayes.  Dengan  mengkategorikan  sentimen  menjadi  negatif, netral,  dan  positif,  studi  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan sentimen  publik  yang  dominan  terhadap  isu  penting  ini. Melalui  analisis  sentimen  yang  komprehensif,  penelitian  ini berusaha  memberikan  wawasan  berharga  tentang  lanskap sosial-politik yang lebih luas seputar proses pemilihan umum di Indonesia.[8]
Secara  kolektif,  studi-studi  ini  menegaskan  pentingnya memanfaatkan  data  media  sosial,  khususnya  Twitter,  untuk memahami sentimen publik dan memprediksi hasil pemilihan umum  di  Indonesia.  Dengan  menerapkan  teknik  analisis sentimen  dan  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  canggih, para  peneliti  bertujuan  untuk menawarkan  wawasan  berharga yang  dapat  menginformasikan  pembuat  kebijakan,  pengamat pemilihan,  dan  masyarakat  umum.  Namun,  penelitian  lebih lanjut  diperlukan  untuk  meningkatkan  ketangguhan  dan akurasi model prediksi, mengingat sifat dinamis dari diskursus media  sosial  dan  pengaruh  evolusinya  terhadap  dinamika pemilihan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  memiliki  beberapa  proses,  diantaranya  adalah data  mining,  preprocess  text, pembagian  data, pelatihan algoritma,  dan  analisa  data.  Gambar  1  memperlihatkan tahapan dari metode penelitian yang digunakan.
Gambar 1. Alur Penelitian

## A. Data Mining
Data  mining adalah  kegiatan  dimana  proses  pengumpulan data  dilakukan  untuk  mengambil  jumlah  data  dalam  jumlah besar yang akan digunakan dalam melakukan analitik data [9]. Dengan  menggunakan  platform Google  Collab, dalam menggunakan  program  ini,  terkumpul  lebih  dari  10.004  data yang memiliki beragam kata kunci yang berhubungan dengan pemilu dan e-voting yang memiliki rentang sudah dipublikasi dari 2014 hingga 2023, dan menggunakan beberapa kombinasi kata kunci, seperti “e-voting”, “negara”, dan “system, seperti yang terpampang pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengumpulan data dengan kata kunci Kata Kunci Jumlah Data yang Terkumpul 'bahaya', 'e-voting' 8 'digitalisasi', 'pemilu' 999 'digitalisasi', 'pilpres' 43 'elektronik voting' 905 'e-pemilu' 361 'e-voting', 'negara' 296 'infrastruktur', 'e-voting' 90 'kenapa', 'e-voting' 127 'kendala', 'e-voting' 24 'KPK', 'e-voting' 63 'KPU', 'e-voting' 127 'masyarakat', 'e-voting' 429 'mendukung', 'e-voting' 297 'pemilu', 'elektronik' 2675 'penerapan', 'e-voting' 1565 'penggunaan', 'e-voting' 464 'penggunaan', 'voting', 'digital' 3 'perangkat', 'e-voting' 304 'persiapan', 'e-voting' 260 'pilih', 'e-voting' 563 'pilkada', 'E-Voting' 3898 'pilpres', 'digital' 2055 'pilpres', 'elektronik' 484 'potensi', 'e-voting' 20 'presiden', 'e-voting' 651 'setuju', 'e-voting' 182 'sistem', 'e-voting' 4216 'sistem', 'voting', 'digital' 68 'teknologi', 'voting' 285 'Terapkan', 'E-Voting' 1261 'voting', 'digital' 4147

## B. Preprocess Text
Preprocess  Text merupakan  proses  data  yang  sudah terkumpul  pada  kegiatan Data  Mining akan  dibersihkan  dan diatur.  Pada  proses  ini,  segala  karakter  yang  memiliki  hal seperti  nilai  kosong,  bahasa  asing,  dan  duplikat  akan dibersihkan dengan menggunakan OpenRefine dan Notepad++.  OpenRefne merupakan  opsi  yang  optimal digunakan  karena  kapabilitas  dalam  melakukan  pembersihan
data [10]. Dan Notepad++ digunakan secara mayoritas untuk keperluan seperti memeriksa kembali hasil dari OpenRefine .
C. Pembagian Data
Setelah  data  telah  teratur,  maka  data  akan  dibagi  menjadi dua  jenis  file.  File  latihan  yang  dipakai  dalam  melatih algoritma yang terdapat 2700 dan file analisa akan digunakan sebagai basis penelitian kali ini yang terdiri dari 10.004 data.

## D. Pelatihan Algoritma
Pelatihan  algoritma  dilakukan  didalam  program Orange. Orange digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  memiliki  fitur yang  dibutuhkan,  yaitu  analisis  sentimen  yang  menggunakan algoritma yang dilatih [11]. File latihan akan dipakai pertama kali  dalam  proses  ini,  dalam  melatih  algoritma  untuk  bisa melihat  dan  menilai  data  yang  akan  diberikan  berupa  file analisa.

## E. Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  algoritma  yang  tersusun  dari  model terstruktur  dan  probabilitas  kondisional. Naïve  Bayes termasuk  salah  satu  jenis  algoritma  yang  popular  digunakan dalam melakukan kegiatan seperti data mining dan klasifikasi , karena  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam  efisiensi  yang berasal dari asumsi atribut independen [12]. Naïve Bayes juga memiliki  dua  poin  utama  dalam  menggunakannya,  yaitu kesederhanaan  dan  akurasi  karena  berdasarkan  dari Bayes Theorem dan algoritma yang sering digunakan  dalam [13].

## F. Neural Network
Neural  Network adalah  model  algoritma  yang  memiliki pola  yang  sama  seperti  metafora  otak  manusia  dalam pemrosesan  infromasi,  yang  menjadi  inspirasi  dalam  dasaran algoritma  ini  [14]. Neural  Network banyak  digunakan  seperti dalam masalah regresi dan klasifikasi [15].
G. Analisa Data
Setelah  algoritma  dilatih  pada  proses  sebelumnya,  file analisa  akan  dipakai  pada  tahapan  ini,  dimana  hasil  akan muncul pada grafik bar.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam proses penelitian, penggunaan data yang berkualitas sangat penting untuk memastikan keakuratan dan keberhasilan analisis.  Namun,  data  yang  diperoleh  melalui  data  mining sering  kali  memiliki  berbagai  karakteristik  yang  tidak diinginkan,  seperti  duplikat,  teks  dalam  bahasa  asing,  atau nilai  kosong.  Kondisi  semacam  ini  dapat  mempengaruhi kualitas  dan  keakuratan  hasil  analisis  yang  diperoleh menggunakan algoritma.
Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  langkah  preprocessing teks  dilakukan  sebagai  tahapan  awal  sebelum  data  dapat digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Preprocessing  teks melibatkan  serangkaian  langkah,  termasuk  pembersihan  data dari  karakter  yang  tidak  relevan,  penghapusan  duplikat, penghapusan  teks  dalam  bahasa  asing,  dan  penanganan  nilai kosong.  Langkah  ini  bertujuan  untuk  menyaring  dan
membersihkan  data  mentah  agar  lebih  siap  digunakan  dalam analisis.
Tabel  2  dan  3  menggambarkan  perbedaan  antara  data sebelum  dan  setelah  tahap  preprocessing  teks.  Sebelum preprocessing,  data  mungkin  memiliki  berbagai  masalah seperti  duplikat,  karakter  yang  tidak  relevan,  atau  teks  dalam bahasa  asing  yang  tidak  relevan.  Setelah  preprocessing,  data telah  dibersihkan  dari  masalah-masalah  tersebut  dan  siap untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut.
Melalui  tahap  preprocessing  teks,  diharapkan  dapat diperoleh  data  yang  lebih  bersih  dan  terstruktur,  yang  akan meningkatkan  kualitas  analisis  yang  dilakukan  menggunakan algoritma.  Data  yang  sudah  diproses  akan  memberikan  hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan, sehingga memungkinkan  peneliti  untuk  mengambil  kesimpulan  yang lebih  tepat  dan  relevan  dalam  penelitian  mereka.  Dengan demikian,  preprocessing  teks  menjadi  langkah  kritis  dalam rangka  memastikan  keberhasilan  penelitian  dan  keakuratan hasil analisis yang diperoleh.
Tabel 2. Sebelum melakukan Preprocess Text "#berita  #teknologi  Voting  under  way  on  US  'Super Tuesday': Candidates bidding for their pa... https://t.co/C8kSqgHMQM #WartaBeritaCentral" "#media  elektronik  d'  pertnykan  netralitasnya  thd pemilu  Pilpres  &amp;  sidang2  PHPU  di  MK#  gmn nih ???"
"''E-voting''  Hemat  dan  Aman:  Pemilu  Langsung Investasi Masa Depan Demokrasi Indonesia http://t.co/4oznSZxlgd" "''E-voting''  Hemat  dan  Aman:  Pemilu  Langsung Investasi Masa Depan Demokrasi Indonesia
http://t.co/6uyOfHZAZp"
"#TuitBali  Indonesia  To  Copy  India's  E-Voting Election System #Bali #Tuit"
Tabel 3. Sesudah melakukan Preprocess Text jokowi dukung wacana penerapan e-voting pemilu elektronik: yang menolak politisi, bukan rakyat gaptek pengamat: tidak semua negara cocok e-voting jokowi dukung penerapan e-voting sistem e-voting oleh pkr perlu kajian menyeluruh
OpenRefine dan Notepad++ digunakan  dalam  tahap  ini. OpenRefne merupakan  opsi  yang  optimal  digunakan  karena kapabilitas  dalam  melakukan  pembersihan  data [7].  Dan notepad++ digunakan  dalam  membersihkan  data  yang terlewat  pada OpenRefine dan  dalam  melakukan  pembagian data.
Setelah  dibersihkan,  data  akan  dibagi  menjadi  2,  yaitu  file latihan,  yang  berisi  2700  data,  yang dimana  900 data  masing masing  berupa  nilai  sentimen  positif,  netral,  dan  negatif. Sedangkan  file  analisa  yang  sebanyak  10.004  data  akan digunakan  setelah  file  latihan  telah  dipakai  dalam  pelatihan algoritma.
Pada  program Orange, sistem  akan  dipisah  dalam melakukan pelatihan algoritma dan analisa dengan mengguanakan  algoritma  yang  telah  dilatih.  Alur  sistem terpampang pada gambar 2.
Gambar 2. Alur analisa dalam Orange
Dalam melakukan pelatihan dengan menggunakan algoritma Naïve  Bayes dan Neural  Network, didapatkan  hasil seperti Tabel 4.
Tabel 4. Akurasi dari pelatihan algoritma Naïve Bayes Prediksi Asli Negatif Netral Positif Negatif 557 21 322 Netral 78 442 380 Positif 93 23 784
Tabel 5. Akurasi dari pelatihan algoritma Neural Network Prediksi Asli Negatif Netral Positif Negatif 667 81 152 Netral 150 584 166 Positif 171 101 628
Setelah  algoritma  sudah  dilatih,  maka  file  analisa  akan mulai digunakan untuk mendapatkan hasil, yang dimana yang digunakan  pertama  adalah  algoritma Naïve  Bayes. Hasil  dari analisa dengan Naïve Bayes ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil analisa Naïve Bayes
Dalam  penelitian  ini,  analisis  sentimen  terhadap  rencana penerapan  e-Voting  pada  pemilihan  umum  di  Indonesia dilakukan  menggunakan  dua  pendekatan  utama:  algoritma Naïve  Bayes  dan  algoritma  Neural  Network.  Dua  algoritma tersebut memiliki tahapan proses yang sama dalam melakukan analisis  sentimen  terhadap  data  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber, termasuk platform media sosial seperti Twitter.
Gambar 3 menunjukkan hasil analisis dari kedua algoritma tersebut.  Algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  data  yang terdiri dari 4870 data positif, 3599 data netral, dan 1535 data negatif. Proses yang dilakukan dalam menggunakan algoritma Naïve  Bayes  melibatkan  tahapan  seperti  pengolahan  teks, tokenisasi,  pembentukan  model,  dan  klasifikasi  sentimen berdasarkan probabilitas masing-masing kategori sentimen.
Sementara  itu,  proses  yang  sama  dilakukan  dalam menggunakan  algoritma  Neural  Network.  Tahapan  ini mencakup pembersihan data, pemilihan fitur, pelatihan model, dan  evaluasi  performa  model.  Hasil  analisis  dari  algoritma Neural  Network  juga  ditampilkan  dalam  gambar  3,  yang menunjukkan  distribusi  data  positif,  netral,  dan  negatif  yang diperoleh melalui pendekatan ini.
Kedua  algoritma  tersebut  digunakan  untuk  memperoleh pemahaman  yang  komprehensif  tentang  sentimen  publik terkait  rencana  penerapan  e-Voting.  Dengan  demikian,  hasil dari  kedua  pendekatan  tersebut  dapat  memberikan  perspektif yang  lebih  luas  dan  mendalam  tentang  pandangan,  harapan, serta  kekhawatiran  masyarakat  terhadap  implementasi  e- Voting dalam konteks pemilihan umum di Indonesia.

## Gambar 4. Hasil analisa Neural Network
Dalam  gambar  4,  algoritma Neural  Network, didapatkan hasil  yang  berbeda,  yaitu positif  sebanyak  2793  data,  netral sebanyak 5002 data, dan negatif sebanyak 2209 data.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini, analisa sentimen masyrakat dilakukan dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan Neural Network dalam  melakukan  penelitian  terhadap  pendapat masyrakat  menggunakan e-voting dalam  pemilu  di  sosial media,  terutama Twitter. Hasil  yang  didapatkan  adalah masyrakat menanggapi positif dari hasil yang ditunjukan pada kedua  analisa.  Dalam Naïve Bayes,  tanggapan  positif memiliki  4870  data  dibandingkan  dengan  negative  yang sebanyak 1535  data.  Dan  dengan Neural  Network, tanggapan positif sebanyak 2793 data dibandingkan dengan negatif yang sebanyak 2209 data.
Diharapkan  penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan bahasa  asing  dan  pengembangan  pelatihan  algoritma  yang lebih baik dalam menganalisa data.

## R EFERENSI
[1] Akbar,  P.,  et  al.  .2022. Communication  Networks  and  Socialization Content for the 2020 Regional Head Election by the General Election Commission  in  Indonesia  on  Twitter .  Jurnal  Netralitas  Dan  Pemilu, 1(1), 1-24
[2] Li,  Z.,  et  al.  .2020.  " Sentiment  analysis  of  danmaku  videos  based  on naïve bayes and sentiment dictionary ". Ieee Access, 8, 75073-75084.
[3] Sunarya,  P.  A.,  et  al.  .2019.  “ Comparison  of  accuracy  between convolutional  neural  networks  and  Naïve  Bayes  Classifiers  in sentiment  analysis  on  Twitter. ”  International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications, 10(5).
[4] Normah,  K.  D.,  &  Umam,  A.  H.  .2019.  “ Prediction  of  Indonesia presidential  election  results  for  the  2019-2024  period  using  twitter sentiment  analysis ”  Proc.  2019  5th  Int.  In  Conf.  New  Media  Stud. CONMEDIA (pp. 36-42).
[5] Sensuse, D. I., & Pratama, P. B. .2020. “ Conceptual model of e-voting in  Indonesia ”.  In  2020  International  Conference  on  Information Management and Technology (ICIMTech) (pp. 387-392). IEEE.
[6] Kristiyanti,  D.  A.,  &  Umam,  A.  H.  2019.  Prediction  of  indonesia presidential  election  results  for  the  2019-2024  period  using  twitter sentiment  analysis.  In  2019  5th  International  Conference  on  New Media Studies (CONMEDIA) (pp. 36-42). IEEE.
[7] Juanita,  S.  2020.  Analisis  Sentimen  Persepsi  Masyarakat  Terhadap Pemilu  2019  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(3), 552-558.
[8] Perdana,  A.,  Hermawan,  A.,  &  Avianto,  D.  2022.  Analisis  Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes Clasifier.  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer),  11(2), 195-200.
[9] Wibawa,  B,  et  al.  .2021.  “ Learning  analytic  and  educational  data mining for learning  science  and  technology. ”  In  AIP  conference proceedings (Vol. 2331, No. 1). AIP Publishing.
[10] Petrova-Antonova, D., & Tancheva, R. .2020. " Data cleaning: A case study  with  OpenRefine  and  Trifacta  Wrangler ".  In  Quality  of Information  and  Communications  Technology:  13th  International Conference,  QUATIC  2020,  Faro,  Portugal,  September  9–11,  2020, Proceedings 13 (pp. 32-40). Springer International Publishing.
[11] Anggraini, N., & Suroyo, H. .2019. “ Comparison of Sentiment Analysis against Digital Payment “T-cash and Go-pay” ” in Social Media Using Orange Data Mining. Journal of Information Systems and Informatics, 1(2), 152-163.
[12] Chen,  S.,  et,  al.  .2020.  " A  novel  selective  naïve  Bayes  algorithm ". Knowledge-Based Systems, 192, 105361.
[13] Wickramasinghe, I., & Kalutarage, H. .2021. Naive Bayes: applications, variations and vulnerabilities: a review of literature with code snippets for implementation. Soft Computing, 25(3), 2277-2293.
[14] Islam, M., Chen, G., & Jin, S. .2019. An overview of neural network. American Journal of Neural Networks and Applications, 5(1), 7-11.
[15] Popchev,  I.,  &  Orozova,  D.  .2023.  Algorithms  for  Machine  Learning with  Orange  System.  International  Journal  of  Online  &  Biomedical Engineering, 19(4).